droupout

自编码器通过学习隐含特征来表达原始数据,那什么是denoise autoencoder呢? 关于Autoencoder参考:http://blog.csdn.net/on2way/article/details/5009508 http://blog.csdn.net/on2way/article/details/50390595 参考:http://www.cnblogs.com/tornadomeet/p/3261247.html 当采用无监督的方法分层训练网络时,为了增强鲁棒性,可以在输入

本文已同步本人另外一个博客(http://blog.csdn.net/qq_37608890/article/details/79371347) 本文根据最近学习TensorFlow书籍网络文章的情况,特将一些学习心得做了总结,详情如下.如有不当之处,请各位大拿多多指点,在此谢过. 一.AlexNet模型及其基本原理阐述 1.关于AlexNet 2012年,AlexKrizhevsky提出了深度卷积神经网络模型AlexNet,可以看作LeNet的一种更深更宽的版本.该模型包含了6亿3000万个连

大部分nn中的层class都有nn.function对应,其区别是: nn.Module实现的layer是由class Layer(nn.Module)定义的特殊类,会自动提取可学习参数nn.Parameter nn.functional中的函数更像是纯函数,由def function(input)定义. 由于两者性能差异不大,所以具体使用取决于个人喜好.对于激活函数和池化层,由于没有可学习参数,一般使用nn.functional完成,其他的有学习参数的部分则使用类.但是Droupout由于在训

1.基础神经网络: 输入向量x,权重向量w, 偏置标量b, 激活函数sigmoid(增加非线性度) 优化手段: 梯度下降优化, BP向后传播(链式规则) 梯度下降优化: 1. 使用得目标函数是交叉熵  c = 1/nΣΣ[yj*lnaj^2 + (1-yj)*ln(1-aj^2)]  yj表示得是样本标签, aj表示的是输出值                            2.批量梯度下降:每次迭代一部分样本,进行参数跟新. 3. 随机梯度下降:每次迭代只选择单个样本 4. 梯度更新的方

模型接口建立 模型接口的建立 我们将模型接口都放在cifar_omdel.py文件当中,设计了四个函数,input()作为从cifar_data文件中数据的获取,inference()作为神经网络模型的建立,total_loss()计算模型的损失,train()来通过梯度下降训练减少损失 input代码 def input(): """ 获取输入数据 :return: image,label """ # 实例化 cfr = cifar_data.

import tensorflow as tf import numpy as np from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data #设置输入参数 batch_size = 128 test_size = 256 # 初始化权值与定义网络结构,建构一个3个卷积层和3个池化层,一个全连接层和一个输出层的卷积神经网络 # 首先定义初始化权重函数 def init_weights(shape): return tf.Variabl